On-Premise (IA)
📝 Définition courte
Déploiement d’un modèle d’IA directement sur les machines de l’organisation — pas sur les serveurs d’un prestataire cloud comme AWS, Azure ou Google.
📖 Définition détaillée
“On-premise” (littéralement “sur site”) désigne toute infrastructure informatique physiquement présente dans les locaux de l’organisation ou dans un datacenter qu’elle contrôle, par opposition au cloud où les ressources sont louées à un tiers.
Appliqué à l’IA, cela signifie que le modèle LLM tourne sur du matériel appartenant à l’organisation : un PC de bureau, un serveur rack, un cluster de GPU. Les données ne quittent jamais ce périmètre maîtrisé.
L’inférence on-premise peut être réalisée avec des outils open-source (Ollama, vLLM, llama.cpp) sans abonnement ni facturation à la requête.
💡 Pourquoi c’est important
Trois motivations principales orientent ce choix :
Conformité réglementaire — RGPD (données personnelles de résidents UE), secret médical, secret professionnel, normes sectorielles (HDS, ISO 27001, ANSSI) peuvent interdire l’envoi de certaines données vers des serveurs tiers. L’IA on-premise est la seule réponse technique à ces contraintes.
Économie à l’échelle — Les API cloud facturent au token. Au-delà d’un seuil d’utilisation intensive (typiquement une équipe de 20–50 personnes en usage quotidien), le coût d’amortissement d’une machine dédiée devient inférieur à la facture mensuelle cloud.
Autonomie et personnalisation — Choix libre du modèle, fonctionnement hors ligne, pas de dépendance aux conditions d’utilisation ou aux hausses tarifaires d’un fournisseur.
⚠️ Pièges fréquents
- Sous-estimer la complexité opérationnelle : mettre en production un LLM on-premise nécessite des compétences en administration système, réseau et MLOps.
- Penser que “on-premise” = gratuit : le matériel, l’électricité, la maintenance et les compétences humaines ont un coût réel.
- Comparer la performance d’un modèle 7B local à GPT-4 — le choix du modèle est aussi important que l’architecture d’hébergement.
📚 Pour aller plus loin
- LLM (qu’est-ce qu’un modèle de langage ?)
- Inférence (LLM) (comment un LLM génère une réponse)
- 🛠️ Scénario A (premier déploiement on-premise concret)